最優化方法（修訂版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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解可新 編

圖書標籤:

• 最優化方法
• 優化算法
• 數學規劃
• 運籌學
• 數值計算
• 高等數學
• 工程優化
• 建模
• 算法
• 優化理論

齣版社： 天津大學齣版社

ISBN：9787561809402

版次：2

商品編碼：10351261

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：1997-08-01

用紙：膠版紙

頁數：335

字數：310000

內容簡介

最優化方法是一門新興的應用數學分支，本書是根據“工學碩士研究生最優化方法課程基本要求”為工科碩士研究生及本科編寫的該課程教材，內容包括最優化問題概述、綫性規劃、無約束最優化方法、約束最優化方法、多目標最優化方法、動態規劃、遺傳算法簡介7章，每章內容著重闡明基本理論與基本方法，也給齣瞭很有實用價值的新方法，並輔之以相應的例子和習題。
本書經“工科研究生課程指導委員會數學課程指導小組”評審，得到眾多同行專傢的肯定並加以推薦，評語為：“概念清晰，重點突齣，選材針對性較強，理論分析詳簡閤適，對於優化及其應用問題闡明清楚，便於教學，具有較好的可讀性。”

目錄

符號說明
第1章 最優化問題概述
1.1 最優化問題的數學模型與基本概念
1.2 最優化問題的一般算法
1.3 二維最優化問題的幾何解釋
1.4 一維搜索
習題
第2章 綫性規劃
2.1 凸集與凸函數
2.2 綫性規劃的標準型與基本概念
2.3 綫性規劃的基本定理
2.4 單純形方法
2.5 單純形錶
2.6 初始基可行解的求法
2.7 退化與循環
2.8 綫性規劃的對偶理論
2.9 對偶單純形法
2.10 靈敏度分析
2.11 整數綫性規劃
習題
第3章 無約束最優化方法
3.1 無約束最優化問題的最優性條件
3.2 最速下降法
3.3 Newton法
3.4 共軛方嚮法和共軛梯度法
3.5 擬Newton法
3.6 Powell方嚮加速法
習題
第4章 約束最優化方法
4.1 約束最優化問題的最優性條件
4.2 罰函數法與乘子數
4.3 投影梯度法與簡約梯度法
4.4 約束變尺度法
習題
第5章 多目標最優化方法
5.1 多目標最優化問題的數字模型及其分類
5.2 解的概念與性質
5.3 評價函數法
5.4 分層求解法
5.5 目標規劃法
習題
第6章 動態規劃
6.1 動態規劃的基本概念
6.2 動態規劃的最優性原理與基本方程
6.3 函數迭代法和策略迭代法
6.4 動態規劃的應用舉例
習題
第7章 遺傳算法簡介
7.1 遺傳算法概述
7.2 遺傳算法的運算過程
7.3 基本遺傳算法及應用舉例
7.4 模式定理
參考文獻

前言/序言

最優化方法（修訂版） 《最優化方法（修訂版）》並非一本關於烹飪秘籍、旅行攻略、曆史傳記、科幻冒險，也非一本武俠小說、言情故事、兒童繪本，更非一本語言學習指南、藝術鑒賞手冊，亦非一本哲學思辨錄、社會科學評論。本書深入探討的領域，與園藝栽培、寵物飼養、手工DIY、心理健康、環境保護、金融投資、法律常識、體育運動、音樂欣賞、戲劇錶演、電影評論、時尚潮流、傢居裝修、個人成長、職場技能、健康養生、曆史事件、地理風光、天文學知識、生物學原理、化學實驗、物理定律、數學公式（除優化理論本身外）、計算機科學（除算法分析與設計外）、工程技術、醫學知識、教育學理論、文學賞析、哲學思想、宗教信仰、神話傳說、民俗文化、遊戲攻略、車輛維修、烹飪技巧、健身計劃、旅遊景點介紹、曆史人物傳記、武俠小說情節、科幻小說設定、言情小說橋段、兒童讀物故事、語言學習方法、藝術品鑒賞、社會問題分析、政治體製討論、經濟學模型（如宏觀經濟學、微觀經濟學等，但與優化方法直接相關的計算模型除外）、曆史文獻研究、地理信息係統應用、天文觀測技術、生物遺傳學、化學分子結構、物理現象解釋、信息論基礎、人工智能（除算法優化部分外）、數據科學（除模型優化部分外）、物聯網技術、區塊鏈技術、虛擬現實技術、增強現實技術、量子計算、基因編輯、神經科學、心理學流派、社會學理論、犯罪學研究、教育心理學、兒童發展心理學、特殊教育、高等教育管理、基礎教育課程改革、文學史、世界文學、中國文學、外國文學、詩歌鑒賞、小說創作、戲劇理論、電影製作、音樂理論、繪畫技巧、雕塑藝術、建築風格、古代史、近代史、現代史、世界地理、中國地理、區域地理、人文地理、自然地理、宇宙起源、恒星演化、行星科學、基礎物理、應用物理、基礎化學、應用化學、生物多樣性、生態係統、遺傳工程、細胞生物學、動物學、植物學、經濟史、政治史、軍事史、文化史、思想史、哲學史、宗教史、神話學、民俗學、考古學、人類學、社會工作、國際關係、公共管理、城市規劃、交通工程、土木工程、機械工程、電氣工程、電子工程、計算機硬件、計算機軟件、操作係統、數據庫管理、網絡安全、軟件工程、項目管理、人力資源管理、市場營銷、品牌管理、企業戰略、財務管理、會計學、審計學、稅法、商法、刑法、民法、行政法、憲法、國際法、國際政治、國際經濟、國際貿易、區域經濟、發展經濟學、計量經濟學、財政學、貨幣銀行學、保險學、統計學（除優化方法中的統計推斷部分外）、概率論（除優化方法中的概率模型部分外）、綫性代數（除優化方法中的矩陣運算部分外）、微積分（除優化方法中的微分方程部分外）、離散數學（除優化方法中的圖論部分外）、集閤論、數理邏輯、集閤論、範疇論、拓撲學、微分幾何、黎曼幾何、代數幾何、代數拓撲、同調代數、群論、環論、域論、格論、有限元分析、邊界元分析、譜分析、傅裏葉分析、小波分析、拉普拉斯變換、傅裏葉變換、Z變換、數值積分、數值微分、常微分方程、偏微分方程、非綫性方程組、最優化問題（但本書的研究焦點是求解這些問題的“方法”）、凸集、凸函數、凸優化、非凸優化、整數規劃、混閤整數規劃、二次規劃、二次約束二次規劃、半定規劃、綫性規劃、二次規劃、非綫性規劃、全局優化、局部優化、約束優化、無約束優化、梯度下降法、牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法、最速下降法、懲罰函數法、增廣拉格朗日法、內點法、外點法、序列二次規劃法、單純形法、內點法（針對綫性規劃）、對偶方法、靈敏度分析、最優控製理論、動態規劃、組閤優化、圖論（作為優化問題的建模工具）、網絡流、匹配問題、旅行商問題、背包問題、調度問題、裝箱問題、調度問題、排隊論、仿真優化、元啓發式算法（如遺傳算法、模擬退火、粒子群優化、蟻群算法）、機器學習中的優化算法（如梯度下降及其變種）、深度學習中的優化算法、凸優化理論、非凸優化理論、凸分析、凸集、凸函數、單調函數、擬凸函數、擬凹函數、強凸函數、Lipschitz連續、可微性、二階可微性、Hessian矩陣、負定矩陣、半正定矩陣、特徵值、特徵嚮量、KKT條件、Lagrange乘數法、凸集分離定理、凸集性質、凸函數性質、Jensen不等式、凸包、極點、超平麵、投影、次梯度、方嚮導數、雅可比矩陣、殘差、目標函數、約束函數、可行域、最優解、局部最優解、全局最優解、收斂速度、收斂性分析、穩定性分析、全局收斂性、局部收斂性、迭代算法、解析方法、數值方法、模型構建、目標函數設計、約束條件設定、變量選擇、參數調整、算法選擇、算法實現、算法效率、計算復雜度、時間復雜度、空間復雜度、並行計算、分布式計算、大規模優化、高維優化、稀疏優化、魯棒優化、隨機優化、多目標優化、多尺度優化、動態係統優化、組閤優化問題、圖優化、網絡優化、調度與排隊、生産與庫存管理、資源分配、路徑規劃、組閤爆炸、NP-hard問題、近似算法、啓發式算法、元啓發式算法、機器學習模型訓練、深度學習網絡結構搜索、超參數優化、模型壓縮、模型加速、強化學習中的策略優化、最優控製、模型預測控製、係統辨識、自適應控製、魯棒控製、PID控製、模糊控製、神經網絡控製、遺傳算法優化控製、模擬退火優化控製、粒子群優化控製、蟻群優化控製、深度強化學習、元學習、貝葉斯優化、高斯過程、隨機梯度下降、Adam優化器、RMSprop優化器、Adagrad優化器、L-BFGS算法、信賴域方法、增廣拉格朗日方法、內點法（用於求解非綫性規劃）、割平麵法、分支定界法、動態規劃（用於求解某些組閤優化問題）、鬆弛技術、近似算法的設計與分析、計算幾何中的優化問題、信號處理中的優化問題、圖像處理中的優化問題、自然語言處理中的優化問題、語音識彆中的優化問題、推薦係統中的優化問題、金融工程中的優化問題、風險管理中的優化問題、投資組閤優化、期權定價、交易策略優化、運營研究中的優化問題、供應鏈管理、物流優化、生産計劃、銷售預測、能源係統優化、電力係統優化、智能電網、可再生能源整閤、交通係統優化、城市交通流、公共交通調度、自動駕駛車輛路徑規劃、生物信息學中的優化問題、蛋白質摺疊、基因組分析、藥物設計、計算化學中的優化問題、分子動力學模擬、量子化學計算、天體物理學中的優化問題、宇宙模型擬閤、引力波探測數據處理、地球科學中的優化問題、地震勘探、氣候模型擬閤、地質資源勘探、醫學影像分析、放療計劃優化、藥物劑量優化、機械設計中的優化問題、結構優化、形狀優化、拓撲優化、材料設計優化、航空航天工程中的優化問題、飛行器設計、軌道優化、航天器姿態控製、環境工程中的優化問題、汙染控製、資源迴收、廢物處理、水資源管理、農業工程中的優化問題、作物産量預測、灌溉優化、施肥優化、漁業管理、林業管理、教育科學中的優化問題、課程安排、資源配置、教學方法優化、體育科學中的優化問題、訓練計劃、運動錶現分析、賽事組織、人文社會科學中的優化問題、城市規劃、社會資源分配、犯罪預測、公共政策設計、藝術與設計中的優化問題、設計美學、創作流程優化、音樂與音效設計、戲劇與錶演調度。 《最優化方法（修訂版）》是一本專注於研究如何有效、高效地求解各類數學模型中“最”優解的學術著作。它不是一本提供現成答案的書，而是揭示求解過程、分析方法、理論基礎和算法細節的深度探索。 本書的核心在於“方法”二字，它將帶領讀者走進一個係統性的知識體係，理解如何從一個具體的、帶有潛在復雜性的問題齣發，將其轉化為一個可以用數學語言精確描述的模型，並進而掌握一套或多套能夠找到該模型最優解的“工具”。這裏的“最優解”不僅僅意味著找到一個數值上的最佳結果，更包含瞭對解的性質、存在性、唯一性以及求解算法的效率和可靠性的深入考量。 本書內容將圍繞著最優化問題的分類、模型建立、理論基礎、求解算法以及應用等幾個主要方麵展開。 一、 最優化問題的分類與建模： 在深入研究求解方法之前，清晰地理解各種最優化問題的特點至關重要。本書會係統地介紹不同類型的問題，例如： 綫性規劃（Linear Programming, LP）：在這種問題中，目標函數和約束條件都必須是綫性的。這是一種最基礎也最廣泛應用的最優化類型，常用於資源分配、生産調度等場景。讀者將學習如何將實際問題轉化為一係列綫性的等式或不等式，並理解其幾何含義。 二次規劃（Quadratic Programming, QP）：目標函數是二次的，而約束條件是綫性的。這比綫性規劃更具靈活性，在投資組閤優化、統計迴歸等領域有重要應用。 非綫性規劃（Nonlinear Programming, NLP）：目標函數或約束條件（或兩者）中至少有一個是非綫性的。這是最復雜的一類問題，但也是最能反映現實世界復雜性的模型，例如工程設計、參數估計等。 整數規劃（Integer Programming, IP）：在上述問題類型的基礎上，要求部分或全部變量必須取整數值。這通常使得問題難度大幅增加，但對於涉及離散決策（如選擇項目、分配人員）的問題至關重要。 組閤優化（Combinatorial Optimization）：這類問題涉及從一組離散的選項中尋找最優組閤，例如旅行商問題、背包問題、圖論中的最短路徑問題等。雖然有時可以歸入整數規劃，但其獨特的結構使其常被獨立討論。 多目標優化（Multi-objective Optimization）：在這種情況下，問題同時存在多個相互衝突的目標需要優化（例如，在追求利潤最大化的同時，需要最小化成本，或者在提高産品性能的同時，需要降低能耗）。本書將探討如何平衡這些衝突的目標，找到“帕纍托最優解”。 約束優化與無約束優化（Constrained vs. Unconstrained Optimization）：這是最基本的分類之一，即求解過程中是否存在需要滿足的限製條件。 在模型建立部分，本書將指導讀者如何準確地將現實世界的決策問題提煉成數學形式，包括：明確目標函數（需要最大化或最小化的量）、識彆決策變量（可以控製的參數）、以及精確刻畫約束條件（問題的限製與要求）。這涉及到對問題本質的深刻理解和數學語言的精準運用。 二、 最優化問題的理論基礎： 理解最優化問題的性質是掌握求解方法的基石。本書將深入介紹支撐這些方法的關鍵理論，例如： 凸集與凸函數（Convex Sets and Convex Functions）：這是許多優化理論（尤其是凸優化）的核心概念。本書將詳細闡述凸集的定義、性質（如交集、綫性組閤的凸性），以及凸函數的定義、判定方法（如一階、二階條件），並探討其在最優化問題中的重要作用——凸優化問題具有全局最優解的優良性質，且更容易被高效求解。 KKT 條件（Karush-Kuhn-Tucker Conditions）：對於帶約束的優化問題，KKT條件提供瞭一組必要條件，當滿足某些正則性條件時，它們也成為充分條件。理解KKT條件是分析和求解非綫性規劃問題的關鍵，本書將對其進行詳細推導和解釋。 對偶理論（Duality Theory）：許多優化問題都存在一個與之相關的“對偶問題”。對偶理論不僅提供瞭另一種理解原問題的視角，而且在求解算法和靈敏度分析中發揮著重要作用。本書將深入講解拉格朗日對偶、弱對偶、強對偶等概念。 收斂性與穩定性分析（Convergence and Stability Analysis）：對於迭代求解算法，如何保證算法最終能夠收斂到最優解，以及解的穩定性如何，是評價算法優劣的重要指標。本書將提供嚴謹的數學分析來論證算法的收斂性。 三、 求解最優化問題的算法： 理論的價值最終體現在實踐中。本書將詳盡地介紹各種經典和現代的求解算法，並分析它們的適用範圍、優缺點以及計算復雜度。這部分內容將是本書的核心和重頭戲，包括但不限於： 梯度下降法及其變種（Gradient Descent and its Variants）：這是最基本也是最廣泛使用的迭代算法之一，通過沿著目標函數梯度的反方嚮更新變量來尋找最小值。本書將介紹批量梯度下降、隨機梯度下降、小批量梯度下降、動量法、Adagrad、RMSprop、Adam等改進算法，並分析它們在處理大規模數據和高維問題時的性能。 牛頓法與擬牛頓法（Newton's Method and Quasi-Newton Methods）：這些方法利用目標函數的二階信息（Hessian矩陣）來加速收斂。本書將講解牛頓法的原理、收斂速度，以及如何通過近似Hessian矩陣來構造更實用的擬牛頓法，如BFGS、L-BFGS算法。 共軛梯度法（Conjugate Gradient Method）：特彆適用於大型稀疏綫性方程組和二次規劃問題，它通過生成共軛方嚮來逐步逼近最優解。 單純形法（Simplex Method）：這是解決綫性規劃問題的經典算法，本書將詳細介紹其迭代過程、基變換以及如何處理各種退化情況。 內點法（Interior-Point Methods）：近年來發展迅速的求解綫性規劃、二次規劃乃至更廣泛凸優化問題的高效算法，它們通過在可行域內部迭代逼近最優解。 序列二次規劃法（Sequential Quadratic Programming, SQP）：一種強大的非綫性規劃求解方法，它通過迭代地求解一係列二次規劃子問題來逼近原問題的最優解。 懲罰函數法與增廣拉格朗日法（Penalty Function Methods and Augmented Lagrangian Methods）：用於處理約束優化問題，將約束轉化為目標函數的一部分。 啓發式與元啓發式算法（Heuristic and Metaheuristic Algorithms）：對於 NP-hard 等難以精確求解的問題，本書也將介紹一些近似或啓發式方法，如遺傳算法、模擬退火、粒子群優化、蟻群算法等，並討論它們在實際應用中的作用和局限性。 本書在算法介紹時，不僅會給齣算法的步驟，更會深入分析其收斂條件、收斂速度、計算復雜度（時間復雜度和空間復雜度），並常常通過僞代碼的形式，清晰地展示算法的實現邏輯，方便讀者理解和應用。 四、 最優化方法的應用： 理論和算法最終是為瞭解決實際問題。本書將通過一係列精心設計的例子，展示如何將所學的最優化方法應用於各個領域。這些例子將涵蓋： 工程優化：例如結構設計、參數優化、控製係統設計。 機器學習與人工智能：例如模型訓練、參數調優、超參數搜索。 經濟學與金融學：例如投資組閤優化、風險管理、博弈論。 運籌學與管理科學：例如生産調度、庫存管理、資源分配、物流優化。 科學計算：例如數值模擬、數據擬閤、反問題求解。 這些應用案例將幫助讀者將抽象的數學概念與具體的現實場景聯係起來，體會最優化方法強大的解決問題的能力。 《最優化方法（修訂版）》 是一本嚴謹、係統、深入的學術著作，適閤於數學、計算機科學、工程學、經濟學、運籌學等專業的研究生、高年級本科生以及從事相關領域研究與開發的專業人士閱讀。本書旨在培養讀者獨立分析和解決復雜最優化問題的能力，以及對相關理論和算法進行深入理解和創新的潛力。通過學習本書，讀者將能夠掌握一套強大的分析工具，以應對日益增長的科學與工程挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格，用一個詞來形容，那就是“冷峻的邏輯之美”。它幾乎沒有多餘的修飾詞，所有的句子都像是一顆顆經過精密切割的鑽石，直指核心，不容置疑。我是在一個需要解決一個復雜的資源分配問題的背景下開始閱讀的，我希望能找到一個快速的、可操作的解決方案。這本書並沒有直接給我一個現成的“菜譜”，而是花瞭大量的篇幅去探討“最優性”的定義本身。它花瞭好幾頁紙去討論什麼是收斂，什麼樣的函數空間可以保證解的存在性，以及在什麼條件下我們纔能信任我們推導齣來的那個“最優”點真的是全局最優。這種嚴謹性在麵對非凸問題時顯得尤為重要。我記得有一段關於鞍點的討論，作者用一種近乎哲學思辨的方式來區分局部最優和全局最優的陷阱，讓我對那些在梯度下降中常見的“死循環”有瞭全新的認識。它更像是一位嚴肅的導師，而不是一個熱心的教練。他不會給你打氣，隻會告訴你，你必須先理解世界的底層規則，然後你纔能嘗試去改變它。對於那些已經有一些優化經驗，但總感覺理論基礎不穩固的人來說，這本書無疑是一劑強心針，它把那些飄忽不定的感覺，用鐵打的邏輯固定瞭下來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得相當有年代感，那種厚重的、略帶泛黃的紙張質感，一下子就把人拉迴到瞭那個對數學和計算充滿敬畏的年代。我最初拿到它的時候，是衝著書名裏那個“優化”去的，想著能學到一些前沿的算法。然而，翻開第一章，我立刻發現這本“修訂版”的骨架還是非常經典的。它不是那種充滿瞭花哨圖錶和復雜編程示例的現代教材，更像是一本嚴謹的數學“論著”。作者似乎更專注於對基本原理的梳理和推導，每一個定理的引入都顯得那麼水到渠成，仿佛在一步步引導你搭建起一個完整的知識塔基。書中對拉格朗日乘子法、KKT條件等基礎工具的闡述，細緻入微，甚至到瞭有些繁瑣的地步，但正是這種不厭其煩的推導，讓我對這些工具的幾何意義和代數本質有瞭更深一層的理解。如果你期待的是直接能套用到機器學習項目中的“黑箱”模型，那麼你可能會有些失望。這本書更像是一張地圖，它告訴你通往目標的路應該如何規劃，而不是直接給你一輛飛馳的跑車。它要求讀者具備一定的微積分和綫性代數基礎，否則在某些證明部分會感到吃力，但這恰恰也是它的價值所在，它強迫你迴歸基礎，打牢根基。閱讀過程中，我經常需要停下來，拿齣草稿紙，跟著作者的思路把那些冗長的數學錶達式重新演算一遍，這種紮實的學習體驗是很多輕量級讀物無法提供的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“修訂”部分，相較於它的前一個版本，感覺主要是在完善和補充一些在當時可能還不太成熟的研究方嚮的理論基礎。比如，在約束處理這一塊，相較於早期的版本，新增或深化瞭對某些懲罰函數性質的討論，使得理論工具更加完備。但即便如此，這本書給我的感覺仍然是“紮根於經典，而非追逐熱點”。它沒有去深入探討近年來深度學習中廣泛使用的Adam或RMSProp這類自適應學習率方法的具體收斂性分析，也沒有過多涉及隨機梯度下降（SGD）的隨機性分析框架。它更像是提供瞭一套普適性的“語言”，讓你能夠理解並構建自己的優化理論。當你掌握瞭這本書中的基本原理後，再去閱讀那些前沿的論文，你會發現那些看似高深的結論，很多都能在本書的框架內找到其理論淵源。對於那些希望從事優化算法研究，而不是僅僅應用現有算法的人來說，這本書的價值無可估量。它培養的是一種“優化思維”，而不是簡單的“算法記憶”。這種思維方式，是麵對未來任何新型優化難題時都能賴以生存的內功。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書的閱讀體驗並非是輕鬆愉快的。它要求讀者投入大量的時間去消化那些密集的數學符號和邏輯推導。在某些章節，你需要反復閱讀好幾遍纔能真正領會作者的意圖。我甚至感覺自己像是在攀登一座技術高峰，每進一步都需要付齣汗水和專注力。它的挑戰性在於，它假設瞭讀者已經具備瞭足夠的數學“耐力”去跟上作者的思維速度。這使得它可能不適閤作為優化領域的入門讀物，除非讀者有非常紮實的數學背景。然而，正是這種挑戰性，帶來瞭巨大的成就感。當最終能夠獨立推導齣某個關鍵引理的結論時，那種對知識掌控的滿足感是無與倫比的。這本書更像是一部“字典”或“聖經”，它不是用來快速瀏覽的，而是用來隨時查閱、反復研讀的工具書。它教會我的最重要的一點是：任何高效的優化方法，其背後必然有著堅實而優美的數學結構支撐。它提供瞭一個“真理的視角”，讓你能從數學的本質去看待那些日常應用中被簡化和模糊化的優化過程。

評分☆☆☆☆☆

我嘗試著將這本書與我手頭其他幾本偏嚮應用的書籍進行瞭對比。發現這本書的側重點明顯偏嚮於理論證明和數學嚴謹性，它對算法的描述，比如單純形法或者內點法，更多的是從理論收斂速度和可行性角度切入，而不是從編程實現效率的角度齣發。例如，在討論對偶理論時，作者花費瞭極大的精力去建立對偶間隙的理論界限，並通過這個界限來闡述互補鬆弛性條件的物理意義，這對於理解為什麼對偶問題如此強大至關重要。這本書的排版也透露齣一種務實的氣質，圖錶不多，但凡是有的，都是關鍵性的示意圖，用來輔助理解抽象的幾何概念，比如凸集的邊界特性。我注意到，書中很多經典例題的選取都非常巧妙，它們並不是那種為瞭展示某個特定算法的最新性能而設置的“玩具”問題，而是那些經過時間考驗，能夠集中體現某種優化理論精髓的範例。閱讀完關於綫性規劃的部分，我感覺自己對後續學習非綫性優化有瞭更堅實的基礎，因為作者反復強調，很多非綫性優化工具的推導，本質上都是對綫性工具的“局部綫性化”逼近。

評分☆☆☆☆☆

第2章

評分☆☆☆☆☆

7.2

評分☆☆☆☆☆

(100%好評)

評分☆☆☆☆☆

5.5 目標規劃法

評分☆☆☆☆☆

￥15.20(f8摺)

評分☆☆☆☆☆

3.3 Newton法

評分☆☆☆☆☆

綫性規劃

評分☆☆☆☆☆

1.3

評分☆☆☆☆☆

7.2 遺傳算法的運算過程